Without a specific functional context, non-functional requirements can only be approached as cross-cutting concerns and treated uniformly across all features of an application. This neglects, however, the heterogeneity of non-functional requirements that arises from stakeholder interests and the distinct functional scopes of software systems, which mutually influence how these non-functional requirements have to be satisfied. Earlier studies showed that the different types and objectives of non-functional requirements result in either vague or unbalanced specification of non-functional requirements. We propose a task analytic approach for eliciting and modeling user tasks to approach the stakeholders' pursued interests towards the software product. Stakeholder interests are structurally related to user tasks and each interest can be specified individually as a constraint of a specific user task. These constraints support DevOps teams with important guidance on how the interest of the stakeholder can be satisfied in the software lifecycle sufficiently. We propose a structured approach, intertwining task-oriented functional requirements with non-functional stakeholder interests to specify constraints on the level of user tasks. We also present results of a case study with domain experts, which reveals that our task modeling and interest-tailoring method increases the comprehensibility of non-functional requirements as well as their impact on the functional requirements, i.e., the users' tasks.


翻译:没有具体的功能环境,非职能性要求只能作为跨领域问题处理,在应用的所有特点中予以统一处理。但是,这种忽视忽视了来自利益攸关方利益和软件系统不同功能范围的不同功能性要求的不功能性要求,这些要求相互影响如何满足这些不功能性要求,早期的研究显示,不功能性要求的不同类型和目标导致对不功能性要求作出模糊或不平衡的具体规定。我们建议采用任务分析方法,以激发和模拟用户任务,将利益攸关方追求的利益与软件产品联系起来。利害关系方利益与用户任务有结构上的关系,每个利益都可以单独确定,作为具体用户任务的制约。这些制约因素支持DevOps小组,就利益攸关方在软件生命周期中如何充分满足这些不功能性要求提供重要指导。我们提出一种结构化的方法,将面向任务的职能性功能性要求与不起作用的利益攸关方利益联系起来,以具体说明对用户任务水平的限制。我们还向域专家介绍了一项案例研究的结果,其中显示,我们的任务性建模和利害关系性要求在结构上都与用户要求不相容。

0
下载
关闭预览

相关内容

零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
Uber AI NeurIPS 2019《元学习meta-learning》教程,附92页PPT下载
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Antipatterns in Software Classification Taxonomies
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
VIP会员
相关VIP内容
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
Uber AI NeurIPS 2019《元学习meta-learning》教程,附92页PPT下载
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员